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Enregistrement W2888384453 · doi:10.4000/vertigo.19708

Une analyse de la valorisation des compétences en développement durable dans les organisations au Québec

2018· article· fr· W2888384453 sur OpenAlexaffvenueabout
Maryse Boivin, Étienne Berthold, Georges A. Tanguay

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability in Higher Education
Établissements canadiensCenter for Interuniversity Research and Analysis on OrganizationsUniversité du Québec à MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article analyse la relation entre la valorisation des compétences en développement durable et : i) les caractéristiques des organisations; ii) l’adoption d’une démarche de développement durable. À partir d’une enquête par questionnaire menée auprès de 560 répondants appartenant à des organisations québécoises, nous avons interrogé leur engagement dans une démarche de développement durable ainsi que leur regard quant à la valorisation des compétences liées au sujet. Les analyses caractérisent les organisations engagées dans cette démarche et dévoilent des liens entre la démarche et la valorisation des compétences. Nous obtenons deux principaux résultats. Premièrement, en termes de caractérisation, les organisations du secteur primaire, les grandes organisations ainsi que celles à caractère public démontrent une plus grande propension à s’engager dans une démarche de développement durable. Selon les répondants, cela se traduit souvent en une reconnaissance élevée de l’employabilité des compétences en développement durable. Deuxièmement, l’engagement d’une démarche de développement durable explique en partie la valorisation des compétences chez les employés actuels ou potentiels, que ce soit en termes d’intérêt général, de formation à l’interne ou de qualifications académiques. Étant donné ces résultats, nous suggérons que le contexte législatif pourrait contribuer à stimuler cet engagement tandis que la vocation commerciale des organisations semblerait plutôt l’entraver, en dépit des possibilités concurrentielles que peut offrir ce genre de démarche.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission3
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